Google進一步強化BigQuery功能,不只提升BI引擎的性能,還加入具體化查看圖(Materialized View,MV)功能,Google提到,BI引擎和MV功能,可進一步擴展他們的開放資料云計算策略。
BigQuery是Google的云計算數據倉庫服務,用戶可以使用BigQuery來分析企業(yè)運營資料,以獲得一些業(yè)務上的數據,像是預測客戶購買趨勢,或是下一季物流中心可處理的包裹數量。
最新的BI引擎版本,除了集成Looker或是Google的連接試算表(Connected Sheets),而且還可與其他第三方的BI工具搭配使用,包括Salesforce的Tableau、微軟的Power BI,甚至是其他定制化工具都可以。
Google提到,這項內存內分析服務,讓用戶可以在Looker和Data Studio中,以交互式的方法,分析大型且復雜的資料集。在架構上,Google使用分布式內存執(zhí)行引擎,使得BI引擎操作速度更加快速。
BI引擎現在原生集成到BigQuery API中,任何BI工具的用戶,或是通過JDBC/ODBC連接到BigQuery API的自定義應用程序,現在都可以在GCP項目中預留BI引擎容量,并且指定特定大小的內存,進而利用BI引擎的分析能力,而當查詢需要使用超過預留的資源,則BI Engine會無縫地通過BigQuery Slots轉為混合模式。
Google提到,傳統(tǒng)的BI工具要求用戶將資料,從數據倉庫平臺移動到資料市場或是BI平臺上,但這通常需要經過復雜的ETL工作管線,而這些過程會增加分析報告的輸出時間,并且降低報告的新鮮度,而BI引擎可在BigQuery中本地分析資料,就不需要移動資料或是創(chuàng)建工作管線。
而BigQuery新的具體化查看圖功能,其實就是常用資料的緩存副本,MV大幅提高常見和重復查詢的工作負載性能,且不需要用戶維護,就能總是維持資料新鮮度。BigQuery提供了可定期緩存查詢結果的預訓練查看資料,不只加快查詢性能,并且加速即時資料取用。